基于信息共享的光伏清洁能源输出功率预测方法

与传统能源不同,光伏发电-储电-用电的历史信息数量多、约束条件复杂度较高,且缺少必要的数据共享过程,导致光伏清洁能源输出功率预测的准确率较差。在光伏清洁能源输出功率预测方法中引入信息共享方法,利用信息集成模块集成生产管理系统、电网规划系统、主管信息系统、调度系统、历史生产数据、市场交易等光伏清洁能源数据,设计一种信息共享方法,降低光伏清洁能源数据的差异化程度。通过PSOEM优化BP神经网络算法,预测光伏清洁能源输出功率,引入带扩展记忆的粒子群算法来改善算法陷入局部最优值的缺陷,提升光伏清洁能源信息预测精度以及收敛速度,构建光伏清洁能源输出功率预测模型。模型测试结果表明,该方法能够准确实现光伏发电信息、储电信息以及用电信息的实时共享,预测光伏电力系统输出功率的HM准确率达96.3%,RMSE准确率达93%。